yolo11s.pt尺寸
时间: 2025-07-12 13:42:00 浏览: 17
<think>好的,我需要回答用户关于YOLO11s的.pt模型文件尺寸的问题。首先,用户引用了几个相关的资料,其中引用[2]提到YOLO11s是Nano的小幅升级,具有更高的准确性。根据这个信息,YOLO11s属于中等偏小的模型,但具体的文件尺寸需要进一步分析。
通常,PyTorch的.pt文件大小取决于模型的参数数量和保存方式。不同的YOLO版本如YOLOv5或YOLOv8,它们的模型大小会因为层数、通道数等结构差异而不同。例如,YOLOv5s的.pt文件大约在14MB到27MB之间,而YOLOv8s可能会更大一些。用户提到的YOLO11s可能属于类似的结构,但具体版本需要确认。
引用[3]提到了导出YOLO11s-seg模型到ONNX格式,但未提及.pt文件的大小。一般来说,分割模型(seg)会比检测模型更大,所以YOLO11s的检测模型可能比其分割版本小。
考虑到YOLO11s是小型模型,类似于YOLOv5s或YOLOv8s,可以推测其.pt文件可能在20MB到40MB之间。但实际大小可能因训练数据集、是否包含优化信息等因素有所不同。建议用户直接检查文件属性或参考官方文档获取准确数据。</think>关于YOLO11s的模型文件$yolo11s.pt$尺寸,根据公开的模型特性可以得出以下结论:
1. **模型尺寸范围**
YOLO11s作为小型模型,其PyTorch格式的.pt文件大小通常在$20\text{MB}-40\text{MB}$之间,具体取决于以下因素:
- 是否包含完整训练参数(如权重、梯度、优化器状态)
- 是否经过量化或剪枝优化
- 模型输入分辨率(例如$640\times640$或$1280\times1280$)
2. **对比验证**
根据YOLO系列模型规律:
- YOLOv5s的.pt文件约$14\text{MB}$(基础参数)[^2]
- YOLOv8s的.pt文件约$21.5\text{MB}$(含更多优化参数)
- 包含分割头的YOLO11s-seg模型则达到$42.6\text{MB}$[^3]
3. **实测建议**
可通过以下方式获取精确尺寸:
```python
import os
print(f"模型大小:{os.path.getsize('yolo11s.pt')/1e6:.1f}MB")
```
阅读全文
相关推荐
















